慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)KeiO Associated Repository of Academic resources

慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)

Home  »»  Listing item  »»  Detail

Detail

Item Type Article
ID
2018000005-20180301  
Preview
Image
thumbnail  
Caption  
Full text
2018000005-20180301.pdf
Type :application/pdf Download
Size :118.6 KB
Last updated :Oct 24, 2022
Downloads : 79

Total downloads since Oct 24, 2022 : 79
 
Release Date
 
Title
Title 曲面形状における「複雑さ」の定量化法とそれを用いた形状生成システムの構築  
Kana キョクメン ケイジョウ ニ オケル「フクザツ サ」ノ テイリョウカホウ ト ソレ オ モチイタ ケイジョウ セイセイ システム ノ コウチク  
Romanization Kyokumen keijō ni okeru "fukuzatsu sa" no teiryōkahō to sore o mochiita keijō seisei shisutemu no kōchiku  
Other Title
Title Quantification of "complexity" of curved surfaces and its application to shape generation system  
Kana  
Romanization  
Creator
Name 加藤, 健郎  
Kana カトウ, タケオ  
Romanization Kato, Takeo  
Affiliation 慶應義塾大学理工学部専任講師  
Affiliation (Translated)  
Role Research team head  
Link  
Edition
 
Place
 
Publisher
Name 慶應義塾大学  
Kana ケイオウ ギジュク ダイガク  
Romanization Keiō gijuku daigaku  
Date
Issued (from:yyyy) 2019  
Issued (to:yyyy)  
Created (yyyy-mm-dd)  
Updated (yyyy-mm-dd)  
Captured (yyyy-mm-dd)  
Physical description
1 pdf  
Source Title
Name 学事振興資金研究成果実績報告書  
Name (Translated)  
Volume  
Issue  
Year 2018  
Month  
Start page  
End page  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII Article ID
 
Ichushi ID
 
Other ID
 
Doctoral dissertation
Dissertation Number  
Date of granted  
Degree name  
Degree grantor  
Abstract
近年,製品の形状をコンピュータが自動生成するジェネラティブデザインが注目されている.しかし,これらは,位相最適化のように主に力学特性のみを評価している.このため,意匠性に関する評価を追加することができれば,今後のものづくりに大きな影響を与えると考えられる.
本研究では,曲面形状に関するヒトの認知「複雑さ」を定量化するガウス曲率積分とガウス曲率エントロピーを用いて,曲面形状の自動生成システムを構築した.同システムは、NURBS曲面における制御点の一と重み係数を設計変数とし,粒子群最適化法を用いて,上述した指標における所望の値を有する形状を自動的に生成することができる.さらに,本研究では,同法により得られた形状に関する官能評価実験を行うことで,官能評価値と指標間での高い相関(決定係数0.9以上)を確認した.また,同システムを用いたデザイナーによるデザイン実験を行うことで,同システムのアイデア発想における適用可能性を示唆した.
今後の課題として,対話型最適化手法の応用による,所望の形状の生成効率の向上を図ることや,同システムを多様なデザイン対象に適用することで汎用性を確認することなどが挙げられる.
なお,得られた成果については,学術論文誌(Computers & Graphics)1件,国際会議発表(Design & Principles 2019)1件,国内会議発表(日本感性工学会春季大会)2件において報告した.
Generative design, in which computers automatically generate the product shapes, has attracted attention, recently. The design, however, evaluates only mechanical (engineering) characteristics (e.g., topological optimization). Therefore, if the industrial design characteristics can be evaluated, it will have great influence on the future design (product development).
This study proposed the automatic curved shape generation system using the two indices called Gaussian integration and Gaussian entropy that enable to quantify the human recognition: "complexity". The proposed system employs the locations of the control points and weights of the NURBS surface as design valuables, and can automatically derive the shapes having the required values of the indices by optimizing them using particle swarm optimization. Additionally, this study conducted the sensory evaluation experiment against the shapes derived by the proposed system and confirmed the high correlation (coefficient of determination is greater than 0.9) between the sensory evaluation values and the indices of them. This study also conducted the design experiment by professional designers and indicates the proposed system is applicable for idea generation.
The future tasks are 1) improvement of the efficiency to generate the required shapes by using interactive heuristic optimization method and 2) to confirm the versatility by applying the proposed system to diverse design objects.
The achievements of this research are published/presented as the following journal/conferences: Computers & Graphics, Design & Principles 2019, and Spring Annual Meeting of JSKE 2019.
 
Table of contents

 
Keyword
 
NDC
 
Note

 
Language
日本語  

英語  
Type of resource
text  
Genre
Research Paper  
Text version
publisher  
Related DOI
Access conditions

 
Last modified date
Oct 24, 2022 13:38:18  
Creation date
Oct 24, 2022 13:38:18  
Registerd by
mediacenter
 
History
Oct 24, 2022    インデックス を変更
 
Index
/ Public / Internal Research Fund / Keio Gijuku Academic Development Funds Report / Academic year 2018
 
Related to